IBM澳大利亞團隊開(kāi)發(fā)了新的機器學(xué)習算法，僅檢查血液中四種蛋白質(zhì)的水平，就能預測β淀粉樣蛋白在脊髓液中的含量，準確率高達77%。
關(guān)于阿茲海默病，目前人們普遍認為β淀粉樣蛋白是與疾病發(fā)展密切相關(guān)的生化指標之一。在阿茲海默病導致健忘之前，這種蛋白質(zhì)就已經(jīng)開(kāi)始在脊髓液中逐漸累積。
然而，檢測β淀粉樣蛋白并非易事。這種蛋白質(zhì)存在于脊髓液中，想要對這一指標進(jìn)行檢測必須采取侵入型的醫療方法：腰椎穿刺。這種檢查不僅聽(tīng)上去很痛，實(shí)際上也很痛，而且費用十分高昂。
為了尋找能替代腰椎穿刺的檢查方法，IBM澳大利亞團隊開(kāi)發(fā)了新的機器學(xué)習算法，僅檢查血液中四種蛋白質(zhì)的水平，就能預測β淀粉樣蛋白在脊髓液中的含量，準確率高達77%。展示這則研究的論文發(fā)表在了《Scientific Reports》上。
與其他的阿茲海默病研究相似，新研究也使用了阿茲海默病神經(jīng)成像計劃（ADNI）中的影像數據。研究人員共研究了數據庫中566人的數據，其中182人攜帶有APOEε4基因突變，這種基因突變被認為會(huì )增加晚發(fā)性阿茲海默病的發(fā)病風(fēng)險。
IBM的研究中還從ADNI中取得了近400種在血液化驗中獲得的蛋白質(zhì)指標。通過(guò)機器學(xué)習算法，最終確定了四種預測β淀粉樣蛋白的指標，分別是：嗜鉻粒蛋白A、Aβ1–42、Eotaxin 3和載脂蛋白E。通過(guò)與其他血液化驗結果及已有基因預測模型的對比，新算法的預測準確率更令人滿(mǎn)意。
其實(shí)，我們也介紹過(guò)利用PET掃描影像來(lái)預測阿茲海默病的方法。IBM的研究人員之所以選擇了血液化驗中的蛋白質(zhì)指標，是因為他們認為在PET掃描顯示出阿茲海默病征兆的10年前，β淀粉樣蛋白就已經(jīng)出現在腦脊液中了。因而驗血可以幫助人們更早對潛在的患病風(fēng)險做出應對。
針對有高患病風(fēng)險的人群進(jìn)行血液化驗可以大大降低醫療費用，也能夠盡可能減少侵入性檢驗造成的不適。
當前，阿茲海默病療法和新藥的研發(fā)遇到了很多困難。造成相關(guān)藥物研發(fā)失敗的原因之一，可能是進(jìn)入臨床試驗的患者多處于患病晚期，其腦部損傷已經(jīng)難以復原。
如果能大幅提前發(fā)現阿茲海默病的時(shí)間，有可能極大地幫助阿茲海默病療法的研發(fā)。讓更多通過(guò)機器學(xué)習發(fā)現的早期患病人群進(jìn)入試驗，可以改變現有阿茲海默病藥物研發(fā)的尷尬局面。
除了β淀粉樣蛋白之外，tau蛋白也被認為與阿茲海默病有關(guān)。IBM的研究團隊也正在嘗試使用類(lèi)似的方法，在血液化驗中找到能預測tau蛋白的生物標記物。
無(wú)論是血液檢測、蛋白質(zhì)檢測、還是PET影像分析，都越來(lái)越離不開(kāi)機器學(xué)習和人工智能技術(shù)的輔助。相信AI技術(shù)最終將會(huì )幫助人們徹底了解阿茲海默病，并找出早期診斷和預防的有效方法。
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